针对现有的数据库数字水印方案筛选数据项方法单一,由此造成水印容量低、鲁棒性差等问题,提出了基于超混沌变换的数据库零水印方案。该方案利用超混沌序列的伪随机性和遍历性等特点,筛选出待构水印的数据项;为最大限度的保护数据库系统,提出了数据库零水印方案及相应的检测方法。试验表明,本文的方案能够很好地抵抗子集增加、子集更改、子集删除等数据库水印攻击方法。
随着信息技术的飞速发展，数据库作为数据存储和管理的重要工具，其版权保护和信息安全问题变得日益突出。为了应对传统数据库数字水印方案筛选数据项方法单一、水印容量低、鲁棒性差的不足，研究人员提出了基于超混沌变换的数据库零水印方案。本文将详细介绍该方案的设计原理、实施步骤以及实验验证结果，并探讨其在当前大数据与云计算环境下的应用前景。
### 超混沌序列的特性及其应用
超混沌系统是一种动力学系统，其行为比普通混沌系统更加复杂和不可预测。超混沌序列具有伪随机性、遍历性、确定性和敏感性等特点。利用这些特性，可以生成复杂的序列用于选择数据库中的数据项，构建水印。其中，伪随机性保证了序列的不可预测性，遍历性确保每个数据项都有可能被选中，敏感性则体现在对初始条件的微小变化也能产生截然不同的序列。
### 生成超混沌序列的方法
超混沌序列的生成主要基于Logistic映射，这是一种数学上的非线性动力学系统，它能够产生连续不断的混沌序列。通过调节Logistic映射的参数，可以得到不同的混沌行为。在此基础上，研究人员通过线性变换对混沌序列进行调制，限制其值在一个特定的范围内，以便与数据项的标记值进行比较。
### 零水印方案的实现
数据库零水印方案的核心在于选择合适的水印载体，即数据项，而不改变任何原始数据，从而不影响数据库的正常使用。为了实现这一点，研究人员设计了利用哈希函数SHA-1对数据项进行标记，并将标记值与经过调制的混沌序列值进行比较。匹配成功的数据项被选作水印的载体，通过这种巧妙的选择方式，增加了水印的隐蔽性和抗攻击能力。
### 检测方法的设计
除了水印的嵌入，检测方法的设计同样重要。检测算法需要能够在不知道原始数据库内容的情况下，准确地提取和验证水印。这需要算法能够识别和排除非授权修改或攻击造成的干扰，确保水印的完整性和可靠性。通过模拟实验，研究人员验证了所提方案对于子集增加、子集更改和子集删除等常见攻击的有效性。
### 数据库零水印方案的创新点
与多媒体数据库的水印技术相比，关系数据库的结构和数据特性对水印技术提出了更高的要求。该零水印方案的一个重要创新在于对不同冗余空间进行更细致的比特位分区，从而选择适当的数据项进行水印嵌入。这种方法适应了关系数据库在组成、数据冗余、元素位置和更新频率等方面的特殊性，相比传统的水印算法在数值属性MSB或LSB上的简单嵌入，具有更高的鲁棒性和安全性。
### 应用前景与意义
基于超混沌序列的数据库零水印算法为数据库的版权保护提供了一种新的解决思路。它不仅提高了水印的容量和抗攻击性，而且适应了当前大数据与云计算环境下数据库外包服务模式的安全需求。在保护知识产权，防止非法复制等方面，这项技术的推广应用具有非常重要的意义。
在现实应用中，对于那些需要将数据存储于云服务器的场景，通过该算法嵌入的水印可以有效地防止数据泄露或非法复制。此外，随着数据隐私保护法规的日益严格，这样的技术也为实现符合法律规定的数据管理提供了技术保障。
基于超混沌序列的数据库零水印算法通过引入混沌理论的特性，改善了传统数据库数字水印方案的不足，为数据库的版权保护提供了一种更为安全和高效的方法。随着技术的进一步发展和完善，预计将有更广泛的应用空间和市场潜力。
